论文作者团队提出用动态双曲正切（DyT）替代Transformer中的归一化层。传统观点认为归一化层（如Layer Norm）对模型稳定性至关重要，但作者发现其核心作用是通过类tanh的非线性压缩极端值。DyT...

本文介绍了使用Python和Scikit-Learn进行信用卡欺诈检测的完整流程。通过处理高度不平衡的数据集（492例欺诈 vs 284315正常），采用SMOTE过采样技术平衡样本，并使用决策树模型训练。评估部分涵...

在鸢尾花数据集（n=150）中，通过三维参数空间遍历（「criterion/max_depth/min_samples_leaf」）结合6折分层验证，实现决策树准确率从92.1%至97.3%的跃升。实验揭示：信息熵准则在深层树（dept...

我阅读了LSRFormer模块论文，它融合ViT和CNN优势，通过Split Windows分割特征图，采用LR-SA（长程自注意力）和SR-SA（短程自注意力）分别建模全局依赖和局部细节，并结合MSC-FFN增强多尺度特征...

用于密集图像预测的频率感知特征融合这篇论文来源:TPAMI 2024，本研究将信号或图像从时域转换到频域，用于提取高频特征。

我使用随机森林、梯度提升和支持向量回归三种算法对音乐流行趋势预测进行了实验。实验采用阿里天池音乐数据集，通过特征工程提取时间特征、滞后特征和艺人静态特征，并进行异常值处理。结果显示...